AI轻松学-05-探讨DeepSeek-R1

DeepSeek-R1通过大规模纯强化学习（RL）激发大型语言模型（LLM）推理能力的研究与工程实现，核心是无需人工标注的推理轨迹即可让模型自发发展出长链式思维、自我反省与验证等策略。论文首先介绍了基于 Group Relative Policy Optimization（GRPO） 的训练框架与基于规则的精确奖励设计，在数学、编程与逻辑题上用可验证的结果（如 AIME、Codeforces）作为回报，引导模型生成带有 … 的长推理过程并显著提升通过率与一致性。随后提出多阶段流水线 DeepSeek-R1：以纯RL训练得到的 R1-Zero 为起点，结合冷启动长 CoT 数据、拒绝采样、监督微调（SFT）及基于模型的偏好/安全奖励，平衡推理能力与可读性、语言一致性与安全性。在小宇宙查看该单集文稿